Partage de technologie

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• Régression logistique:

  • Avantages : Simple, rapide, facile à expliquer.
  • Inconvénients : les modèles linéaires peuvent ne pas être capables de gérer des relations complexes.

• Arbre de décision:

  • Avantages : facile à expliquer, capable de gérer des relations non linéaires.
  • Inconvénients : Facile à surajuster, nécessitant une taille ou d’autres méthodes de régularisation.

• Forêt aléatoire:

  • Avantages : Résistance au surajustement, bonne robustesse et performances puissantes.
  • Inconvénients : La quantité de calcul est importante et le temps de prédiction est long.

• Machine à vecteurs de support (SVM):

  • Avantages : Il fonctionne bien dans un espace de grande dimension et peut gérer des relations non linéaires.
  • Inconvénients : temps d'entraînement long et nécessité d'ajuster les paramètres.
• regroupement
  • Avantages : Pas besoin d’étiqueter les données.
  • Inconvénients : sensible à la sélection des valeurs et des paramètres initiaux, fonctionne mal dans les ensembles de données avec beaucoup de bruit et de valeurs aberrantes, et est difficile à traiter des données de grande dimension et de grands ensembles de données.